
package com.ma.api;

import com.alibaba.cloud.ai.dashscope.chat.DashScopeChatOptions;
import jakarta.servlet.http.HttpServletResponse;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.memory.MessageWindowChatMemory;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import reactor.core.publisher.Flux;

/**
 * DashScopeChatApi is a REST controller for handling chat requests using the DashScopeChatClient.
 */
@RestController
@RequestMapping("/dashscope")
public class DashScopeChatApi {

    private static final String DEFAULT_PROMPT = """
            你是一名知识分类专家，请根据样例学习分类逻辑：
            【示例1】
            问题：如何在水星平台创建脚手架？
            答案：{"platform": "水星平台", "type": "操作指南"}
            
            【示例2】
            问题：水星技术组件开发规范？
            答案：{"platform": "水星平台", "type": "技术规范"}
            
            【示例3】
            问题：如何在鲁班创建流水线？
            答案：{"platform": "鲁班平台", "type": "操作指南"}
            
            请根据以上示例，根据用户提出的问题进行同样的分类，只输出JSON格式，不要输出其他内容。
            """;

    private final ChatClient dashScopeChatClient;

    // 也可以使用如下的方式注入 ChatClient
    public DashScopeChatApi(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {

        this.dashScopeChatClient = chatClientBuilder
//                .defaultSystem(DEFAULT_PROMPT)
                .defaultAdvisors(
                        MessageChatMemoryAdvisor.builder(MessageWindowChatMemory.builder().build()).build())
                .defaultAdvisors(new SimpleLoggerAdvisor())
                // 设置 ChatClient 中 ChatModel 的 Options 参数
                .defaultOptions(
                        DashScopeChatOptions.builder()
                                .withTopP(0.7)
                                .build()
                )
                .build();
    }

    /**
     * ChatClient 简单调用
     */
    @GetMapping("/simple/chat")
    public ChatResponse simpleChat(@RequestParam(value = "query", defaultValue = "你好，很高兴认识你，能简单介绍一下自己吗？") String query) {
        return dashScopeChatClient.prompt(query).call().chatResponse();
    }

    /**
     * ChatClient 流式调用
     */
    @GetMapping("/stream/chat")
    public Flux<String> streamChat(@RequestParam(value = "query", defaultValue = "你好，很高兴认识你，能简单介绍一下自己吗？") String query, HttpServletResponse response) {

        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        return dashScopeChatClient.prompt(query).stream().content();
    }

    /**
     * ChatClient 使用自定义的 Advisor 实现功能增强.
     * eg:
     * <a href="http://127.0.0.1:18080/helloworld/advisor/chat/123?query=">...</a>你好，我叫jack，之后的会话中都带上我的名字
     * 你好，jack！很高兴认识你。在接下来的对话中，我会记得带上你的名字。有什么想聊的吗？
     * <a href="http://127.0.0.1:18080/helloworld/advisor/chat/123?query=">...</a>我叫什么名字？
     * 你叫jack呀。有什么事情想要分享或者讨论吗，jack？
     * <p>
     * refer: <a href="https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/chat-memory.html#_memory_in_chat_client">...</a>
     */
    @GetMapping("/advisor/chat/{conversationId}")
    public Flux<String> advisorChat(HttpServletResponse response, @PathVariable String conversationId, @RequestParam String query) {

        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        return this.dashScopeChatClient.prompt(query)
                .advisors(a -> a.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, conversationId))
                .stream()
                .content();
    }

}
